245-345

Серед основних припущень кореляційно-регресійного аналізу зайвим є:

• математичне сподівання випадкової величини дорівнює нулю;

• відсутність автокореляції між випадковими величинами;

• гомоскедастичність випадкових величин;

• існує залежність між значеннями випадкової величини і незалежної змінної

Серед основних припущень кореляційно-регресійного аналізу зайвим є:

• математичне сподівання випадкової величини дорівнює нулю;

• існує автокореляція між випадковими величинами;

• гомоскедастичність випадкових величин;

• відсутність мультиколінеарності.

Серед основних припущень кореляційно-регресійного аналізу зайвим є:

• математичне сподівання випадкової величини дорівнює нулю;

• відсутність мультиколінеарності;

• незалежність випадкової величини і факторної ознаки;

• існує гетероскедастичність випадкових величин

Припущення кореляційно-регресійного аналізу про відсутність автокореляції між випадковими величинами можна записати так:

• cov(ei ,ej ) = 0

• E(ei /xi) = 0;

• cov(ei , xi ) = 0, i =1,n;

• D(ei / xi ) =s2, i =1,n.

Припущення кореляційно-регресійного аналізу про незалежність між значеннями випадкової величини і факторної ознаки можна записати так:

• cov(ei ,ej ) = 0;

• E(ei /xi) = 0;

• cov(ei , xi ) = 0, i =1,n;

• D(ei / xi ) =s2, i =1,n.

Припущення кореляційно-регресійного аналізу

Що розуміють під специфікацією моделі?

• вибір форми залежності між результуючою змінною і факторною ознакою та врахування всіх значущих факторних ознак

• існування лінійної залежності між факторною ознакою та результуючою змінною

• визначення тісноти зв'язку між змінними

• визначення стандартної похибки моделі

Якщо параметри парної лінійної кореляційно-регресійної моделі оцінені методом найменших квадратів при виконанні усіх припущень, то вони мають розподіл:

• рівномірний або близький до нього

• нормальний

• будь-який

• Пуассона

Оцінку а називають незміщеною оцінкою параметра α, якщо:

• Е(а) = α

• D(a)= inf D(a); a:E(a)=a

• limP(an -a 0; n®¥ n å(ai -a)2

• величина i=1 =E((a-a)2) є найменшою. n

Незміщену оцінку а параметра α називають ефективною, якщо:

• Е(а) = α

• D(a)= inf D(a ); a:E(a)=a

• limP(an -a 0; n®¥ n å(ai -a)2

• величин